2023 年 1 月，W3C 的網路無障礙可及性倡議單位（W3C Web Accessibility Initiative）舉行的一場線上研討會，便邀請到來自全球的研究人員、產業人士、政府官員以及身心障礙人士參與，邀請他們共同探索人工智慧這項新興的技術，對於網路無障礙可及性，帶來了怎樣的挑戰與幫助。
包容設計研究中心總監：「首先，先別帶來傷害！」
這場研討會的開幕演講，就邀請到包容設計研究中心（Inclusive Design Research Centre，IDRC）的總監 Jutta
Treviranus 來分享，她認為人工智慧的出現，可能對身心障礙人士帶來哪些危害與機會。她表示，目前人工智慧存在缺乏全面代表性、以人類為中心、訓練方式不透明、會散播不實訊息等道德上的疑慮，而因為身心障礙人士往往屬於社會的弱勢，沒有受到公平的對待，所以當像人工智慧這樣的新興科技出現時，他們最容易受到傷害；但若能妥善使用，卻也能為他們帶來很大的幫助。
Treviranus
在講座中就以人工智慧招聘工具為例，她提到目前有超過九成的單位開始使用這類型工具來幫忙找新進員工，因為他們認為這項工具能以「更客觀、更全面、更科學」的角度，透過大量的資料運算（包含應徵者自己提供和網路上蒐集到的相關資料）從眾多應徵者中選出最適合加入公司的人。然而，因為用來訓練這套人工智慧工具的資料，大多都是以非身心障礙人士的應徵者為主，這般訓練出來的人工智慧便很可能會更偏好非身心障礙人士，對已身處就業弱勢的身心障礙人士雪上加霜。
面對像這樣人工智慧造成的倫理問題，Treviranus 分享包容設計研究中心是如何透過「We Count」這樣的計畫，讓更多身心障礙者的資料，能加入人工智慧模型訓練的資料中、增加人工智慧所涵蓋的廣度，也向政府與學術單位倡議，希望大家能更重視身心障礙人士在人工智慧環境的權益。她也邀請世人重新思考，當我們在尋求透過人工智慧將萬事萬物自動化的同時，我們所追求的「最佳結果」是什麼？而又可以怎麼開發人工智慧，讓現在處於弱勢的身心障礙人士能夠被納入其中。
電腦視覺與媒體無障礙可及性
在討論「電腦視覺與媒體無障礙可及性」的論壇當中，與談人先討論了自動圖片描述（automated image description）這項用「電腦視覺自動產出圖片描述」技術的發展現況。來自奧斯汀大學的 Amy Pavel 認為，目前電腦視覺的技術發展已經能對圖片進行很細緻的描述，但是對於圖片的脈絡（譬如是誰創造這張圖片、這張圖片想要傳達什麼）的面相就不大擅長，而她認為這也是未來在蒐集訓練資料時，可以考慮的一環。而來自 W3C 的 Michael Cooper 則從非技術的角度切入，認為除了如何讓電腦視覺更精準描述網頁上的圖片，並提供無障礙可及性之外，怎麼樣讓網頁整體內容的架構也能更為符合無障礙可及性，以利使用者代理（agent）可以在人工智慧的輔助下，進一步依照用戶的偏好提供客製化的內容。
另外針對生成式人工智慧的法律與道德疑慮，像是版權與責任的問題，Michael Cooper 認為，在版權上，至少從無障礙可及性的角度來說，仍應落在合理使用（fair use）的範圍，但是在責任的面向上，因為內容提供者尚無法完全掌握生成內容的精準度，雖然從使用者的角度而言，有總比沒有好；但是若是一份法律相關的文件，可能就會需要更高的精準度，才能確保其提供的是負責任的自動圖片描述內容。而 mavQ 的 Shivam Singh 則認為，目前對於版權問題，世界各國確實還沒有明確的規範，而且隨著越來越多人工智慧生成的內容出現在網路上，對於版權歸屬的議題也就更為複雜。
在論壇最後，三位與談人分享他們對於是否會建議，除了既有簡短的標準替代文字之外，可以利用電腦視覺為圖片提供更豐富的影像描述。Michael Cooper 認為，有了更豐富的影像描述，確實更能提供更多單一圖片的脈絡，但如何鼓勵人們多使用這樣豐富的影像描述才是問題之所在。Amy Pavel 認為，雖然影像描述越豐富，就越容易出錯，但如果能結合人工智慧的快速生成，以及人類的細節描述，就有機會提供更豐富且更好用的影像描述。不過 Shivam Singh 則認為關鍵不是影像描述文字的豐富與否，而是終端使用者獲得的結果好壞。他認為，確實提供的資訊愈豐富，能幫助電腦視覺的模型產出更好的影像描述，但是呈現給終端使用者的，盡量還是簡明扼要的結果，而不是冗長且豐富的描述。
參考資料來源：https://www.w3.org/WAI/research/ai2023/
圖片來源：https://unsplash.com/es/fotos/un-primer-plano-de-la-pantalla-de-una-computadora-con-un-fondo-borroso-MMUzS5Qzuus Photo by Jonathan Kemper on Unsplash
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